• 전자공학회논문지B
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• 제31B권10호
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• pp.112-122
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• 1994

Number plates of vehicles operating in real world are sometimes difficult to recognize due to the number plate degradation (bent or dirty plates). To recognize the vehicle number from a number plate with severe degradation, good segmentation is necessary, which in turn requires good thresholding. This paper proposes a binarization method that combines the fast processing speed of global thresholding methods with the local thresholding methods' ability to adapt to lacal gray level characteristics. The proposed method overcomes the degradation of number plates quickly and maintains the widths of digit strokes uniform. The paper presents results of comparison with existing global and local thresholding methods.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권6호
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• pp.20-27
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• 2006

Multi-level thresholding은 영상 분할 방법 중 하나로 널리 이용되고 있지만 대부분의 기존 논문들은 응용 분야에 직접적으로 이용되기에는 적합하지 않거나 영상 분할 단계까지 확장되지 않고 있다. 본 논문에서는 영상 분할을 위한 multi-level thresholding 방안으로써 영역 단위의 multi-level thresholding을 제안한다. 먼저, 영상의 색상별 성분에 대해서 EWFCM(Entropy-based Weighted Fuzzy C-Means) 알고리즘을 적용하여 2개의 군집으로 분류한 후 코드 영상을 생성한다. EWFCM 알고리즘은 화소들에 대한 공간 정보를 추가한 개선된 FCM 알고리즘으로 영상 내 존재하는 잡음을 제거한다. 그리고 코드 영상에 존재하는 군집의 수를 감소함으로써 좀 더 나은 영상 분할 결과를 얻을 수 있으며 군집의 감소는 하나의 군집내에 존재하는 영역들과 나머지 군집들간의 유사도를 기반으로 영역을 재분류함으로써 처리된다. 그러나 영상에는 여전히 많은 영역들이 존재하기 때문에 이를 해결하기 위한 하나의 후처리 방안으로써 영역간의 Kullback-Leibler 거리값을 기반으로 Bayesian 알고리즘에 의한 영역 합병을 수행한다. 실험 결과 제안한 영역 기반의 multi-level thresholding은 기존 방법이나 화소나 군집 기반의 multi-level thresholding보다 좋은 분할 결과를 보였으며 Bayesian 알고리즘을 이용한 후처리 방안에 의해 좀 더 나은 결과를 보였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제29권5호
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• pp.591-601
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• 2022

In gene set analysis with microarray expression data, a group of genes such as a gene regulatory pathway and a signaling pathway is often tested if there exists either differentially expressed (DE) or differentially co-expressed (DC) genes between two biological conditions. Recently, a statistical test based on covariance estimation have been proposed in order to identify DC genes. In particular, covariance regularization by hard thresholding indeed improved the power of the test when the proportion of DC genes within a biological pathway is relatively small. In this article, we compare covariance thresholding methods using four different regularization penalties such as lasso, hard, smoothly clipped absolute deviation (SCAD), and minimax concave plus (MCP) penalties. In our extensive simulation studies, we found that both SCAD and MCP thresholding methods can outperform the hard thresholding method when the proportion of DC genes is extremely small and the number of genes in a biological pathway is much greater than a sample size. We also applied four thresholding methods to 3 different microarray gene expression data sets related with mutant p53 transcriptional activity, and epithelium and stroma breast cancer to compare genetic pathways identified by each method.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제9권2호
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• pp.87-92
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• 2022

In this study, we aimed to illustrate that the thresholding method gives different results when tested on the original and the refined histograms. We use the global thresholding method, the well-known image segmentation method for separating objects and background from the image, and the refined histogram is created by the neighborhood distinction metric. If the original histogram of an image has some large bins which occupy the most density of whole intensity distribution, it is a problem for global methods such as segmentation and contrast enhancement. We refined the histogram to overcome the big bin problem in which sub-bins are created from big bins based on distinction metric. We suggest the refined histogram for preprocessing of thresholding in order to reduce the big bin problem. In the test, we use Otsu and median-based thresholding techniques and experimental results prove that their results on the refined histograms are more effective compared with the original ones.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.1695-1700
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• 2005

In this paper, we propose an optimal thresholding method for the voxel coloring in the reconstruction of a 3D shape. Our purposed method is a new approach to resolve the trade-off error of the threshold value on determining the photo-consistency in the conventional method. Optimal thresholding value is decided to compare the surface voxel of photo-consistency with inside voxel on the optic ray of the center camera. As iterating the process of the voxels, the threshold value is approached to the optimal value for the individual surface voxel. And also, graph cut method is reduced to the surface noise on eliminating neighboring voxel. To verify the proposed algorithm, we simulated in the virtual and real environment. It is advantaged to speed up and accuracy of a 3D face reconstruction by applying the methods of optimal threshold and graph cut as compare with conventional algorithms.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.126-128
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• 2006

For pattern matching, an object image should be segmented and analyzed for the first time. Thresholding is a fundamental approach to segmentation that utilizes a significant degree of pixel popularity or intensity. Otsu's thresholding is one of the most veil-known methods proposed in the literature. However, the method has a disadvantage of repeatedly searching the optimal thresholds for the entire region. To overcome this problem, a number of methods have been proposed. In this paper, we propose a simple and fast thresholding method of finding multi-level threshold values by extending the Otsu's method. Our experimental results for the benchmak images show a possibility that the proposed method could be used efficiently for pattern matching.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제51권2호
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• pp.439-443
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• 2019

To improve the noise characteristics, software-based noise reduction algorithms are widely used in cadmium zinc telluride (CZT) pixelated semiconductor gamma camera system. The purpose of this study was to develop an improved median filtering algorithm using a thresholding method for noise reduction in a CZT pixelated semiconductor gamma camera system. The gamma camera system simulated is a CZT pixelated semiconductor detector with a pixel-matched parallel-hole collimator and the spatial resolution phatnom was designed with the Geant4 Application for Tomography Emission (GATE). In addition, a noise reduction algorithm with a median filter using an improved thresholding method is developed and we applied our proposed algorithm to an acquired spatial resolution phantom image. According to the results, the proposed median filter improved the noise characteristics compared to a conventional median filter. In particular, the average for normalized noise power spectrum, contrast to noise ratio, and coefficient of variation results using the proposed median filter were 10, 1.11, and 1.19 times better than results using conventional median filter, respectively. In conclusion, our results show that the proposed median filter using improved the thresholding method results in high imaging performance when applied in a CZT semiconductor gamma camera system.

• 한국항공우주학회지
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• 제35권11호
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• pp.1043-1051
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• 2007

디지털 태양센서는 CMOS 이미지 센서에 맺힌 태양광 이미지를 이용하여 태양광의 입사 각도를 계산한다. 이를 위해서는 태양광 이미지의 정확한 중심점을 찾아야하며 따라서 정밀한 중심점 추정은 디지털 태양센서 개발에서 가장 중요한 요소가 된다. 중심점을 찾기 위해서 가장 일반적으로 쓰이는 중심 알고리즘은 thresholding 방법이며 가장 단순하고 구현하기 쉽다. 또 다른 알고리즘으로는 이미지 처리를 이용하는 image filtering 방법이 있다. 하지만 이러한 방법들은 태양센서 정밀도가 이미지 센서에서 획득한 태양광 강도(intensity) 데이터의 노이즈에 영향을 많이 받으며, 특히 thresholding 방법의 경우 threshold 값에 따라 정밀도가 바뀌기 때문에 효과적인 threshold 값을 정하기 어려운 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 태양광 이미지의 중심점을 구하기 위해서 태양광 이미지 모델을 이용하는 template 방법을 제시하고 성능을 비교 분석하였다. 제안한 template 방법은 thereshold, image filtering 방법과 달리 비교적 높은 정밀도를 가지며, 특히 노이즈 수준에 관계없이 거의 일정한 수준의 정밀도를 가지는 장점이 있어 신뢰성이 높다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.163-167
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• 2002

본 연구는 이미지 디노이징을 위한 새로운 공간 적응적 웨이블릿 임계화를 제안하였다. 웨이블릿 임계화를 이용한 디노이징은 최상의 기저함수와 임계치를 구하는 연구에 집중되어왔으나 이미지의 통계적 특성의 변화에 효과적으로 적용되는 방법은 아직 충분하지 않은 상태이다. 제안된 방법에 의한 실험 결과는 Wiener필터링 방법과 Level dependent 임계치 방법보다 좋은 결과를 나타내었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.347-352
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• 2011

영상의 세세한 부분에 대한 표현 정확도를 나타내는 엔트로피와 전체 영상에 있어서의 밝기의 변화를 나타내는 평균밝기 오차의 절대값은 영상의 질을 측정하기 위하여 일반적으로 사용되어지는 두 종류의 양적 측도이다. 본 논문에서는 이러한 엔트로피와 평균밝기오차의 절대값에 기반하여 주어진 영상을 이진화하는 영상 임계화 기법을 제안하고, 9개의 시험 영상에 대한 실험과 기존의 오츠 방법 및 엔트로피 기반의 임계값 결정법과의 비교 및 검토를 통해 제안된 기법의 효용성을 보인다.